一文掌握单基因GSEA富集分析 | gseaGO and gseaKEGG

news2024/12/26 2:30:28

本期教程

本期教程

本期教程原文：一文掌握单基因GSEA富集分析 | gseaGO and gseaKEGG

写在前面

关于GSEA分析，我们在前期的教程单基因GSEA富集分析 | 20220404有出过类似的分享。今天，我们也结合相关的资源整理出一篇关于GSEA的教程及出图教程。每个方法的教程很多，我们大家结合自己的需求进行分析即可。以及，对于目前知识分享博主很多，只要你自己动手搜索，基本可以找到你的需求。

更新！…

对于GSEA的教程原计划是在2月2日发表，但是由于有预约被占用了，因此这个教程也就是往后推迟。我在2月1日将我们的教程发在社群中，**也有同学提出疑问：**单基因也可以做GSEA分析，以及给出自己的疑问？

社群提出疑问

也正是有了同学的疑问，才有今天后面更新的内容。也算进一步的了解GSEA分析原理以及单基因如何做GSEA？

对于社群，我认为这是一个值得鼓励的事情，针对自己的疑问提出疑问。以及在社群可以进行“激烈”讨论，这才是社群该有的“样子”，以及是我心中理想的社群该有的状态。

我们来这里看到这篇推文的很多同学，也许自己加了很多个社群，但是有用的社群也许也就那么几个而已（PS：包括自己）。小杜心中一直坚持的社群：不止是一个提供代码和数据的社群，而是一个可以“交流”的社群。社群的维护不在于建立社群的人，而是在于每一个人。

但是，又有多少社群可以一直保持这样的状态呢？有？但是很少。 但我们一直在路上…

OK！说的“废话太多”了。

对于GSEA的原理自己前面了解的也是比较局限。因此，自己也在进行学习，重新整理一下自己的知识结构。很多的知识总结，很多大佬都有总结。

若我们的分享对你有用，希望您可以点赞+收藏+转发，这是对小杜最大的支持。

GSEA原理

GSEA提出

GSEA（Gene set enrichment analysis）最先是2003年发表在Nature Genetics，题目为"PGC-1α-responsive genes involved in oxidative phosphorylation are coordinately downregulated in human diabetes"，DOI: 10.1038/ng1180。

2003年发表在Nature Genetics

此外，在2005年发表在Proc Natl Acad Sci USA，题目为：Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles，DOI: 10.1073/pnas.0506580102。

2003年发表在PNAS

GSEA网址

https://www.gsea-msigdb.org/gsea/index.jsp

GSEA网站

分析原理

GSEA的分析原理，我们这里使用“生信宝典”陈同老师分享的教程，一文掌握GSEA，超详细教程。

1. GSEA定义

GSEA用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势，从而判断其对表型的贡献。其输入数据包含两部分，一是已知功能的基因集 (可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义)，二是表达矩阵，软件会对基因根据其于表型的关联度(可以理解为表达值的变化)从大到小排序，然后判断基因集内每条注释下的基因是否富集于表型相关度排序后基因表的上部或下部，从而判断此基因集内基因的协同变化对表型变化的影响。

2. GSEA原理

给定一个排序的基因表L和一个预先定义的基因集S (比如编码某个代谢通路的产物的基因, 基因组上物理位置相近的基因，或同一GO注释下的基因)，GSEA的目的是判断S里面的成员s在L里面是随机分布还是主要聚集在L的顶部或底部。这些基因排序的依据是其在不同表型状态下的表达差异，若研究的基因集S的成员显著聚集在L的顶部或底部，则说明此基因集成员对表型的差异有贡献，也是我们关注的基因集。

3. GSEA计算的关键概念

  1. 计算富集得分 (ES, enrichment score). ES反应基因集成员s在排序列表L的两端富集的程度。计算方式是，从基因集L的第一个基因开始，计算一个累计统计值。当遇到一个落在s里面的基因，则增加统计值。遇到一个不在s里面的基因，则降低统计值。每一步统计值增加或减少的幅度与基因的表达变化程度（更严格的是与基因和表型的关联度）是相关的。富集得分ES最后定义为最大的峰值。正值ES表示基因集在列表的顶部富集，负值ES表示基因集在列表的底部富集。

  1. 评估富集得分(ES)的显著性。通过基于表型而不改变基因之间关系的排列检验 (permutation test)计算观察到的富集得分(ES)出现的可能性。若样品量少，也可基于基因集做排列检验 (permutation test)，计算p-value。

  1. 多重假设检验矫正。首先对每个基因子集s计算得到的ES根据基因集的大小进行标准化得到Normalized Enrichment Score (NES)。随后针对NES计算假阳性率。（计算NES也有另外一种方法，是计算出的ES除以排列检验得到的所有ES的平均值）

  1. Leading-edge subset，对富集得分贡献最大的基因成员。

4. 与GO或KEGG富集分析的区别

GO富集分析是先筛选差异基因，再判断差异基因在哪些注释的通路存在富集；这涉及到阈值的设定，存在一定主观性并且只能用于表达变化较大的基因，即我们定义的显著差异基因。

GSEA则不局限于差异基因，从基因集的富集角度出发，理论上更容易囊括细微但协调性的变化对生物通路的影响。

以上是基于陈同老师的总结，对于GSEA概念与原理有初步的了解。

那么对于本教程的单基因GSEA分析如何做呢？

单基因GSEA分析

疑问

  1. 单基因GSEA是使用单个基因进行富集吗？
  2. 单基因GSEA的可靠性高吗？

…

也许我们大家有很多的疑问，同样自己也有很多的疑问。这就对了，我们在分析中，有疑问才有思考，有思考，可能对你的分析更有帮助。

在今天的教程中，我们一是给出（解答）大家的疑问；二是给大家对此有思考；三是，我们一起进行回答；四是，大家一起进行总结。

单基因GSEA原理

  1. 来源自己的愚见

单基因GSEA并不是说只是使用一个基因（目标基因）进行富集分析，而是通过目标基因与数据集基因进行关联分析，获得与目标基因高相关的数据集，进而使用此数据集进行富集分析。

对于单基因GSEA分析，主要针对的基因是未知功能的基因（PS：个人见解）。我们通过单基因GSEA分析，预测其目标基因的可能具有的功能，进而可以通过实验进一步验证。

  1. 如何做？？

在我们前期的教程单基因GSEA富集分析主要基于表达量矩阵，计算目标基因与矩阵中其他基因的相关性，获得GSEA富集矩阵。本次的教程，也是使用这样的思路进行单基因GSEA分析。

GSEA数据集和软件下载

GSEA软件下载

提供不同平台的版本，但是我们这里依旧是推荐使用R语言进行分析，为什么呢？方便，代码直接有，粘贴复制即可。

https://www.gsea-msigdb.org/gsea/downloads.jsp

软件下载

MsigDB数据集下载

网址：

https://www.gsea-msigdb.org/gsea/downloads.jsp

Human MSigDB Collections

https://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/human/collections.jsp'

Human MSigDB Collections

参考：

  1. https://www.gsea-msigdb.org/gsea/index.jsp
  2. https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MTcwNjA4NQ==&mid=2247484582&idx=1&sn=1e01276e1216c91bd6e1e08db15bd905&scene=21#wechat_redirect
  3. https://zhuanlan.zhihu.com/p/76160770
  4. https://zhuanlan.zhihu.com/p/625123340

单基因GSEA分析

输入数据类型

对于输入数据，基本是我们的基因数据集或是DEGs数据集。

数据集

绘图代码

导入所需的R包

###'@导入所需的R包
library(org.Hs.eg.db)
library(stringr)
library(BiocGenerics)
library(clusterProfiler)
library(enrichplot)
library(future)
library(future.apply)

导入数据

exprSet <- read.csv("Input_ExpData.csv",row.names = 1)
exprSet[1:10,1:5]

> exprSet[1:10,1:5]
           sample01   sample02  sample03    sample04    sample05
VWA1     2.26049224 4.08491679 3.4792744  1.99819783  2.36426617
ATAD3C   0.17494291 0.23927633 0.1331588  0.26317521  0.11831695
ATAD3B   0.45914335 0.62300446 0.7261913  0.23297821  0.33270716
ATAD3A   1.21857160 1.53510784 1.3646565  1.50753047  1.03695410
TMEM240  0.08058546 0.27554979 0.0000000  0.00000000  0.05109502
SSU72    6.95506819 7.85755571 8.3072225 10.27444893 11.24621189
C1orf233 0.08617899 0.07366901 0.1341729  0.02700902  0.00000000
MIB2     0.96564412 0.91907833 1.0022802  0.56159762  0.63120040
MMP23B   0.00000000 0.00000000 0.0000000  0.00000000  0.00000000
CDK11B   0.70893552 0.92686092 1.3526327  1.18934155  1.29561449

计算相关性

GSEA分析简单逻辑就是：根据目标基因（单个基因）与其他基因之间的相关性，获得与目标基因具有高相关的基因集，再根据基因集进行GO和KEGG富集分析。（PS：这是个人的理解，若有错误，请根据自己的理解分析即可）

##'@计算相关性
##'@定义函数:获得目标基因与其他基因之间的P值和Cor值
batch_cor <- function(gene){
  y <- as.numeric(exprSet[gene,])
  rownames <- rownames(exprSet)
  do.call(rbind,future_lapply(rownames, function(x){
    dd  <- cor.test(as.numeric(exprSet[x,]),y,type="spearman")
    data.frame(gene=gene,mRNAs=x,cor=dd$estimate,p.value=dd$p.value )
  }))
}

计算P值和Cor值

dd <- batch_cor("HES5")

提取基因集

gene <- dd$mRNAs

转化symbol格式

gene = bitr(gene, fromType="SYMBOL", toType="ENTREZID", OrgDb="org.Hs.eg.db")
gene_df <- data.frame(cor=dd$cor,SYMBOL = dd$mRNAs)

去重复

gene <- dplyr::distinct(gene,SYMBOL,.keep_all=TRUE)
geneList <- gene_df$cor
names(geneList)=gene_df$SYMBOL
geneList=sort(geneList,decreasing = T)
dotplot_internal <- function(object, x = "GeneRatio", color = "pvalue",
                             showCategory=10, size=NULL, split = NULL,
                             font.size=12, title = "", orderBy="x", decreasing=TRUE) {
  
  colorBy <- match.arg(color, c("pvalue", "p.adjust", "qvalue"))
  if (x == "geneRatio" || x == "GeneRatio") {
    x <- "GeneRatio"
    if (is.null(size))
      size <- "Count"
  } else if (x == "count" || x == "Count") {
    x <- "Count"
    if (is.null(size))
      size <- "GeneRatio"
  } else if (is(x, "formula")) {
    x <- as.character(x)[2]
    if (is.null(size))
      size <- "Count"
  } else {
    ## message("invalid x, setting to 'GeneRatio' by default")
    ## x <- "GeneRatio"
    ## size <- "Count"
    if (is.null(size))
      size  <- "Count"
  }
  df <- fortify(object, showCategory = showCategory, split=split)
  ## already parsed in fortify
  ## df$GeneRatio <- parse_ratio(df$GeneRatio)
  
  if (orderBy !=  'x' && !orderBy %in% colnames(df)) {
    message('wrong orderBy parameter; set to default `orderBy = "x"`')
    orderBy <- "x"
  }
  
  if (orderBy == "x") {
    df <- dplyr::mutate(df, x = eval(parse(text=x)))
  }
  
  idx <- order(df[[orderBy]], decreasing = decreasing)
  df$Description <- factor(df$Description, levels=rev(unique(df$Description[idx])))
  ggplot(df, aes_string(x=x, y="Description", size=size, color=colorBy)) +
    geom_point() +
    scale_color_continuous(low="red", high="blue", name = color, guide=guide_colorbar(reverse=TRUE)) +
    ## scale_color_gradientn(name = color, colors=sig_palette, guide=guide_colorbar(reverse=TRUE)) +
    ylab(NULL) + ggtitle(title) + DOSE::theme_dose(font.size) + scale_size(range=c(3, 8))
  
}

GSEA GO富集分析

##'@GSEA GO 富集
##'读取go.gmt文件
GOgmt<-read.gmt("c5.go.v7.2.symbols.gmt")
##'@富集分析
GO <-GSEA(geneList,TERM2GENE = GOgmt)

气泡图

dotplot_internal(GO)

气泡图

根据P值设置颜色

dotplot(GO,color="pvalue")

分类气泡图

dotplot(GO,split=".sign")+facet_grid(~.sign)

split气泡图

GSEA常规富集图

gseaplot2(GO,1:10,color="red",pvalue_table = F)

GSEA常规富集图

GSEA KEGG富集分析

导入kegg.gmt文件

KEGGgmt<-read.gmt("c2.cp.kegg.v7.2.symbols.gmt")

KEGG富集分析

KEGG <-GSEA(geneList,TERM2GENE = KEGGgmt)

GSEA_KEGG气泡图

dotplot_internal(KEGG)

GSEA KEGG

KEGG 气泡图（根据P值设置颜色）

dotplot(KEGG,color="pvalue")

根据pvalue绘制气泡图

KEGG 分类气泡图

dotplot(KEGG,split=".sign")+facet_grid(~.sign)

KEGG split气泡图

常规GSEA KEGG富集图

gseaplot2(KEGG,1:10,color="red",pvalue_table = F)

常规GSEA_KEGG富集图

若我们的分享对你有用，希望您可以点赞+收藏+转发，这是对小杜最大的支持。

本期教程原文：一文掌握单基因GSEA富集分析 | gseaGO and gseaKEGG

往期文章：

1. 复现SCI文章系列专栏

2. 《生信知识库订阅须知》,同步更新，易于搜索与管理。

3. 最全WGCNA教程（替换数据即可出全部结果与图形）

  • WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码一

  • WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码二

  • WGCNA分析 | 全流程代码分享 | 代码三

  • WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码四

  • WGCNA分析 | 全流程分析代码 | 代码五(最新版本)

4. 精美图形绘制教程

  • 精美图形绘制教程

5. 转录组分析教程

转录组上游分析教程[零基础]

一个转录组上游分析流程 | Hisat2-Stringtie

小杜的生信筆記 ，主要发表或收录生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1429398.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

mysql 锁知识汇总

mysql 锁知识汇总

目录 一、锁1.1 什么是锁&#xff1f;1.2 全局锁1.2.1 定义1.2.2 应用场景1.2.3 会出现的问题1.2.4 解决方法 1.3 表级锁1.3.1 表锁1.3.2 元数据锁&#xff08;MDL&#xff09;1.3.3 意向锁1.3.4 AUTO-INC锁 1.4 行级锁1.4.1 记录锁(Record Lock)1.4.2 间隙锁(Gap Lock)1.4.3 N…
阅读更多...
字符下标计数

字符下标计数

下标计数 数组计数&#xff0c;即通过使用一个新的数组&#xff0c;对原来数组里面的项进行计数&#xff0c;统计原来数组中各项出现的次数&#xff0c;如下图所示&#xff1a; 数组计数可以方便快速地统计出一个各项都比较小的数组中&#xff0c;数值相同的数的个数。 数组计数…
阅读更多...
PHP集成开发 -- PhpStorm 2023

PHP集成开发 -- PhpStorm 2023

PhpStorm 2023是一款强大的PHP集成开发环境&#xff08;IDE&#xff09;&#xff0c;旨在提高开发人员的生产力和代码质量。以下是关于PhpStorm 2023软件的详细介绍&#xff1a; 首先&#xff0c;PhpStorm 2023提供了丰富的代码编辑功能&#xff0c;包括语法高亮、自动补全、代…
阅读更多...
ubuntu22.04 安装部署01：禁用内核更新

ubuntu22.04 安装部署01：禁用内核更新

一、前言 ubunut22.04系统安装以后&#xff0c;内核更新会导致各种各样的问题&#xff0c;因此锁定初始安装环境特别重要&#xff0c;下面介绍如何锁定内核更新。 二、操作方法 2.1 查看可用内核 dpkg --list | grep linux-image dpkg --list | grep linux-headers dpkg --…
阅读更多...
故障诊断 | 一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）

故障诊断 | 一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览 文章概述 故障诊断 | 一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab） 模型描述 CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network）和长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory）的组合模型，常用于数据故障…
阅读更多...
各版本的Qt Creator的下载地址

各版本的Qt Creator的下载地址

2024年2月3日&#xff0c;周六上午 Index of /official_releases/qtcreatorhttps://download.qt.io/official_releases/qtcreator/ 如果想下载测试中的最新版Qt Creator的快照可以去这个地址 Index of /snapshots/qtcreatorhttps://download.qt.io/snapshots/qtcreator/
阅读更多...
景联文科技受邀出席全国信标委生物特征识别分委会二届五次全会

景联文科技受邀出席全国信标委生物特征识别分委会二届五次全会

全国信息技术标准化技术委员会生物特征识别分技术委员会&#xff08;SAC/TC28/SC37&#xff0c;以下简称“分委会”&#xff09;二届五次全会于2024年1月30日在北京顺利召开&#xff0c;会议由分委员秘书长王文峰主持。 分委会由国家标准化管理委员会批准成立&#xff0c;主要负…
阅读更多...
git 如何修改仓库地址

git 如何修改仓库地址

问题背景&#xff1a;组内更换大部门之后&#xff0c;代码仓的地址也迁移了&#xff0c;所以原来的git仓库地址失效了。 虽然重新建一个新的文件夹&#xff0c;再把每个项目都git clone一遍也可以。但是有点繁琐&#xff0c;而且有的项目本地还有已经开发一半的代码&#xff0c…
阅读更多...
网络异常案例六_IP冲突

网络异常案例六_IP冲突

问题现象 同一个局域网下&#xff0c;一个路由器带几十台终端设备&#xff0c;存在终端设备获取到了相同IP的场景。该路由器也是DHCP Server。 有两个设备终端&#xff0c;都显示获取到了192.168.11.177这个ip。 抓包分析 抓包过程中&#xff0c;看到的一些问题。 ps&#x…
阅读更多...
三路快排解决TopK问题

三路快排解决TopK问题

前言&#xff1a; 我们首先要明白什么是三路快排&#xff0c;什么是topk问题。 三路快排&#xff1a; 思想&#xff1a; 三路快排就是数组分3块&#xff0c;三个指针&#xff0c;先随机取一个基准值key&#xff0c;然后将数组划分为3个部分&#xff1a; 【小于key】【等于…
阅读更多...
客户端和服务端的简介

客户端和服务端的简介

Client 和 Server 客户端&#xff08;Client&#xff09; 或称用户端&#xff0c;是指与服务器相对应&#xff0c;为客户提供本地服务的程序。除了一些只在本地运行的应用程序之外&#xff0c;一般安装在客户机上&#xff0c;需要与服务端互相配合运行。例如&#xff1a;下载 Q…
阅读更多...
决策树的相关知识点

决策树的相关知识点

&#x1f4d5;参考&#xff1a;ysu老师课件西瓜书 1.决策树的基本概念 【决策树】&#xff1a;决策树是一种描述对样本数据进行分类的树形结构模型&#xff0c;由节点和有向边组成。其中每个内部节点表示一个属性上的判断&#xff0c;每个分支代表一个判断结果的输出&#xff…
阅读更多...
爬虫笔记（三）：实战qq登录

爬虫笔记（三）：实战qq登录

咳咳&#xff0c;再这样下去会进橘子叭hhhhhh 以及&#xff0c;这个我觉得大概率是成功的&#xff0c;因为测试了太多次&#xff0c;登录并且验证之后&#xff0c;qq提醒我要我修改密码才可以登录捏QAQ 1. selenium 有关selenium具体是啥&#xff0c;这里就不再赘述了&#x…
阅读更多...
用C++实现一个哈希桶并封装实现 unordered_map 和 unordered_set

用C++实现一个哈希桶并封装实现 unordered_map 和 unordered_set

目录 哈希桶的实现 封装 unordered_map 和 unordered_set 封装代码 HashTable.h MyUnorderedMap.h MyUnorderedSet.h 哈希桶&#xff0c;又叫开散列法。开散列法又叫链地址法(开链法)&#xff0c;首先对关键码集合用散列函数计算散列地址&#xff0c;具有相同地址的关键码…
阅读更多...
spring问题点

spring问题点

1.事务 1.1.事务传播 同一个类中 事务A调非事务B B抛异常 AB事务生效&#xff08;具有传播性&#xff09; 同一个类中 事务A调非事务B A抛异常 AB事务生效 也就是主方法加了事务注解 则方法内调用的其他本类方法无需加事务注解&#xff0c; 发生异常时可以保证事务的回滚 最常…
阅读更多...
安科瑞消防设备电源监控系统在地铁工程的设计与应用

安科瑞消防设备电源监控系统在地铁工程的设计与应用

【摘要】&#xff1a;本文介绍了地铁工程中消防设备电源监控系统设置的必要性及规范求&#xff0c;分析了监控设计方案&#xff0c;提出该系统在地铁工程中的应用要求及建议&#xff0c;以供地铁工程建设参考。消防设备电源监控系统主要针对消防用电设备的电源进行实时的监控&a…
阅读更多...
在 Elastic Agent 中为 Logstash 输出配置 SSL/TLS

在 Elastic Agent 中为 Logstash 输出配置 SSL/TLS

要将数据从 Elastic Agent 安全地发送到 Logstash&#xff0c;你需要配置传输层安全性 (TLS)。 使用 TLS 可确保你的 Elastic Agent 将加密数据发送到受信任的 Logstash 服务器&#xff0c;并且你的 Logstash 服务器从受信任的 Elastic Agent 客户端接收数据。 先决条件 确保你…
阅读更多...
深入理解指针（3）

深入理解指针（3）

⽬录 1. 字符指针变量 2. 数组指针变量 3. ⼆维数组传参的本质 4. 函数指针变量 5. 函数指针数组 6. 转移表 1. 字符指针变量 在指针的类型中我们知道有⼀种指针类型为字符指针 char* ; ⼀般使⽤: int main() {char ch w;char *pc &ch;*pc w;return 0; } 还有…
阅读更多...
面试150 二进制求和 位运算

面试150 二进制求和 位运算

Problem: 67. 二进制求和 文章目录 思路复杂度Code 思路 &#x1f468;‍&#x1f3eb; 参考 复杂度 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n) 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n) Code class Solution {public String addBinary(String a, String b){StringBuilder ans new Stri…
阅读更多...
某赛通电子文档安全管理系统 UploadFileToCatalog SQL注入漏洞复现

某赛通电子文档安全管理系统 UploadFileToCatalog SQL注入漏洞复现

0x01 产品简介 某赛通电子文档安全管理系统（简称：CDG）是一款电子文档安全加密软件，该系统利用驱动层透明加密技术，通过对电子文档的加密保护，防止内部员工泄密和外部人员非法窃取企业核心重要数据资产，对电子文档进行全生命周期防护，系统具有透明加密、主动加密、智能…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023